迎接運(yùn)營(yíng)型數(shù)據(jù)分析時(shí)代的到來(lái)

2015-12-07 13:36:59 大云網(wǎng)　點(diǎn)擊量：評(píng)論 (0)

《IT經(jīng)理世界》雜志2015年11月20日出版運(yùn)營(yíng)型分析將改變企業(yè)處理數(shù)據(jù)的方式。大概從世紀(jì)之交開(kāi)始，商業(yè)智能（BI）、數(shù)據(jù)分析（analytics）、大數(shù)據(jù)（big data）等與商業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用相關(guān)的概念越來(lái)越成為企業(yè)界的熱

《IT經(jīng)理世界》雜志2015年11月20日出版

迎接運(yùn)營(yíng)型數(shù)據(jù)分析時(shí)代的到來(lái)

運(yùn)營(yíng)型分析將改變企業(yè)處理數(shù)據(jù)的方式。

大概從世紀(jì)之交開(kāi)始，商業(yè)智能（BI）、數(shù)據(jù)分析（analytics）、大數(shù)據(jù)（big data）等與商業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用相關(guān)的概念越來(lái)越成為企業(yè)界的熱門(mén)話題。在中國(guó)，大數(shù)據(jù)概念卷起的旋風(fēng)更是讓2013年貼上“大數(shù)據(jù)元年”的標(biāo)簽而載入史冊(cè)。

數(shù)據(jù)科技接下來(lái)會(huì)如何發(fā)展？這應(yīng)該是每個(gè)企業(yè)管理者都關(guān)心的問(wèn)題。撥開(kāi)喧囂浮躁的概念泡沫，我們更希望多聽(tīng)一聽(tīng)真正的業(yè)內(nèi)專家的觀點(diǎn)。Bill Franks，Teradata天睿公司首席數(shù)據(jù)分析官，是數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的資深專家，嘗試在自己的新著《數(shù)據(jù)分析變革》中給出這一問(wèn)題的答案。

數(shù)據(jù)分析3.0時(shí)代

在數(shù)據(jù)分析的總體演化上，Bill借鑒了國(guó)際數(shù)據(jù)分析研究中心（IIA）的數(shù)據(jù)分析1.0~3.0的概念框架。數(shù)據(jù)分析1.0即傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，主要以描述性分析和報(bào)表為主，主要來(lái)源于內(nèi)部相對(duì)較小的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，分析團(tuán)隊(duì)基本上脫離業(yè)務(wù)群體而退居幕后，為企業(yè)內(nèi)部決策提供支持。

進(jìn)入21世紀(jì)，人們也就進(jìn)入了數(shù)據(jù)分析2.0也就是大數(shù)據(jù)的時(shí)代。此時(shí)面對(duì)的數(shù)據(jù)已經(jīng)主要是體量龐大且復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這需要新的分析和計(jì)算能力。“數(shù)據(jù)科學(xué)家”應(yīng)運(yùn)而生，他們往往在新的Hadoop環(huán)境下采用R和Python分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析人員不再是脫離業(yè)務(wù)群體的幕后資源，而開(kāi)始對(duì)業(yè)務(wù)決策發(fā)揮直接的影響力。

在數(shù)據(jù)分析2.0時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)公司和電商公司已經(jīng)開(kāi)始基于數(shù)據(jù)分析來(lái)開(kāi)發(fā)產(chǎn)品，例如LinkedIn的“你可能認(rèn)識(shí)的人”。但是總體上還是以報(bào)表和描述性分析為主，預(yù)測(cè)性和規(guī)范性分析仍然相對(duì)較少。

從2014年左右開(kāi)始，數(shù)據(jù)分析演進(jìn)到3.0時(shí)代，也就是運(yùn)營(yíng)型數(shù)據(jù)分析的時(shí)代。3.0時(shí)代不僅綜合了1.0時(shí)代和2.0時(shí)代的優(yōu)勢(shì)，而且演進(jìn)到了新的高度。此時(shí)，企業(yè)開(kāi)始聚焦于從數(shù)據(jù)中獲得新的觀點(diǎn)，并進(jìn)而推導(dǎo)出行為、產(chǎn)品和服務(wù)。為此，數(shù)據(jù)分析必須成為企業(yè)戰(zhàn)略的核心組成部分，嵌入到業(yè)務(wù)決策和運(yùn)營(yíng)過(guò)程當(dāng)中。首席數(shù)據(jù)官的職位會(huì)越來(lái)越普遍。

運(yùn)營(yíng)型數(shù)據(jù)分析的威力：以營(yíng)銷為例

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，運(yùn)營(yíng)型數(shù)據(jù)分析能夠帶來(lái)的最重要的一點(diǎn)幫助就是，讓行動(dòng)變得更加主動(dòng)。運(yùn)營(yíng)型分析的目標(biāo)不是在出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)積極應(yīng)對(duì)，而是為了避免出現(xiàn)問(wèn)題。盡管不能避免所有的問(wèn)題，它的目的在于當(dāng)問(wèn)題出現(xiàn)時(shí)能夠快速而自動(dòng)化地得到解決。

例如，在營(yíng)銷領(lǐng)域，運(yùn)營(yíng)型分析能夠幫助企業(yè)向潛在顧客提供個(gè)性化的產(chǎn)品、服務(wù)和營(yíng)銷信息，從而大幅改進(jìn)顧客體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)激活”（real-time activation）。

通過(guò)個(gè)性化網(wǎng)頁(yè)提升在線體驗(yàn)是一個(gè)典型的例子。現(xiàn)在很多企業(yè)都可以根據(jù)所有的顧客數(shù)據(jù)，包括最近的一次點(diǎn)擊，來(lái)實(shí)時(shí)調(diào)整頁(yè)面內(nèi)容，從而優(yōu)化顧客體驗(yàn)。顧客當(dāng)前的操作將會(huì)影響到哪怕一秒鐘之后他們所看到的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容。

迪士尼為游客提供的“魔法手環(huán)”也是一個(gè)典型的例子。這一內(nèi)嵌了RFID芯片的手環(huán)不僅可以幫助游客更加便捷地在園內(nèi)游玩，通過(guò)跟蹤游客的移動(dòng)信息，也可以讓迪士尼更精確地掌握游客在園內(nèi)的流動(dòng)情況，更好地在不同的景點(diǎn)之間分流人群。

另外，迪士尼還可以據(jù)此改變與游客互動(dòng)的方式。當(dāng)一個(gè)孩子來(lái)到迪士尼樂(lè)園，米老鼠或者白雪公主出現(xiàn)在他的面前跟他說(shuō)話，而且（通過(guò)魔法手環(huán)傳遞的信息）竟然知道他的名字是史密斯，今天是他九歲生日，他最愛(ài)吃小熊軟糖……這個(gè)孩子會(huì)感覺(jué)多么神奇呀。當(dāng)然這背后都是小孩手上帶的手環(huán)在發(fā)揮“魔法”的威力。

運(yùn)營(yíng)型分析還可以通過(guò)為顧客提供透明度來(lái)提升顧客體驗(yàn)。例如，聯(lián)邦快遞推出的SenseAware服務(wù)，在那些顧客特別在意的包裹（例如藝術(shù)品、高端收藏品或昂貴且易損物品）中加入傳感器，運(yùn)輸途中不斷將包裹的相關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳遞到聯(lián)邦快遞，讓顧客隨時(shí)監(jiān)控自己的物品。

運(yùn)營(yíng)型分析可以在提升顧客滿意度的同時(shí)幫助降低運(yùn)營(yíng)成本。以前，有航班延誤時(shí)，航空公司經(jīng)常會(huì)被蜂擁而來(lái)的幾十上百位要求改簽的乘客搞得手忙腳亂狼狽不堪。現(xiàn)在有了運(yùn)營(yíng)型分析的支持，這種情況的處理可以巧妙很多。一旦出現(xiàn)航班延誤，它會(huì)先識(shí)別出那些會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題的乘客，并且按照票價(jià)、常旅客身份、旅行受影響的優(yōu)先級(jí)以及其他因素來(lái)做出快速處理，從而使航班延誤帶來(lái)最小化的影響。

企業(yè)需要做什么

更多的可用數(shù)據(jù)、不斷提升的數(shù)據(jù)分析處理能力和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，給企業(yè)帶來(lái)無(wú)數(shù)商機(jī)。是否將數(shù)據(jù)分析技術(shù)成功地嵌入業(yè)務(wù)流程，正在成為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)的分野。

運(yùn)營(yíng)型分析成為迫切的要求。而傳統(tǒng)的系統(tǒng)、架構(gòu)和分析方法將不再適用于當(dāng)今復(fù)雜的需求，企業(yè)必須改變它們存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和部署分析結(jié)果的方法。這不僅需要改變基礎(chǔ)設(shè)施和分析方法論，也需要改變企業(yè)政策。

在技術(shù)之外，Bill特別強(qiáng)調(diào)了組織和文化變革的重要性，事情歸根結(jié)底是靠人來(lái)實(shí)現(xiàn)的。運(yùn)營(yíng)化分析需要組建合適的團(tuán)隊(duì)，把合適的團(tuán)隊(duì)放在合適的位置上。這不僅意味著要招到有技能的聰明人，還必須建立起高效的組織和架構(gòu)，設(shè)置有效的激勵(lì)手段，賦予團(tuán)隊(duì)成功所需要的權(quán)力、責(zé)任和心態(tài)。在這個(gè)基礎(chǔ)上，整個(gè)企業(yè)文化也要發(fā)生相應(yīng)的變革，企業(yè)各級(jí)員工都要對(duì)數(shù)據(jù)分析樹(shù)立起信任、接納和擁抱的態(tài)度。

在書(shū)的末尾，Bill做了一個(gè)讓人印象深刻的類比：就像工業(yè)革命改變了制造業(yè)，運(yùn)營(yíng)型分析也將改變企業(yè)處理數(shù)據(jù)的方式。那么，數(shù)據(jù)分析的革命已經(jīng)開(kāi)始，你是否已經(jīng)做好了準(zhǔn)備？

責(zé)任編輯：葉雨田

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